Claude gibi g\u00fc\u00e7l\u00fc bir b\u00fcy\u00fck dil modelini (LLM) kendi i\u015f alan\u0131n\u0131za \u00f6zg\u00fc verilerle e\u011fiterek daha ak\u0131ll\u0131 ve verimli hale getirmeyi mi hedefliyorsunuz? Bu kapsaml\u0131 rehberde, Amazon Bedrock’ta Claude’u ince ayar yapman\u0131n t\u00fcm ad\u0131mlar\u0131n\u0131, veri haz\u0131rl\u0131\u011f\u0131ndan entegrasyona kadar, kod \u00f6rnekleriyle birlikte ke\u015ffedin ve modelinizi i\u015f s\u00fcre\u00e7lerinize m\u00fckemmel bir \u015fekilde uyarlay\u0131n.<\/p>\n
G\u00fcn\u00fcm\u00fcz dijital d\u00fcnyas\u0131nda, yapay zeka (AI) destekli \u00e7\u00f6z\u00fcmler, i\u015fletmeler i\u00e7in rekabet avantaj\u0131 sa\u011flaman\u0131n kilit unsurlar\u0131ndan biri haline gelmi\u015ftir. \u00d6zellikle b\u00fcy\u00fck dil modelleri (LLM’ler), metin anlama, \u00fcretme ve \u00f6zetleme gibi yetenekleriyle bir\u00e7ok alanda devrim yaratmaktad\u0131r. Ancak, genel ama\u00e7l\u0131 LLM’ler, geni\u015f bir veri k\u00fcmesi \u00fczerinde e\u011fitildikleri i\u00e7in belirli bir sekt\u00f6re veya kuruma \u00f6zg\u00fc terminoloji, i\u015f s\u00fcre\u00e7leri ve k\u00fclt\u00fcrel ba\u011flam konusunda s\u0131n\u0131rl\u0131 kalabilirler. \u00d6rne\u011fin, bir hukuk firmas\u0131 i\u00e7in genel bir LLM, hukuki belgelerdeki ince ayr\u0131nt\u0131lar\u0131 veya \u00f6zel yasal terimleri do\u011fru bir \u015fekilde yorumlamakta zorlanabilir. Benzer \u015fekilde, bir sa\u011fl\u0131k kurulu\u015fu i\u00e7in hasta kay\u0131tlar\u0131n\u0131 analiz ederken veya t\u0131bbi raporlar olu\u015ftururken genel bir modelin yetersiz kald\u0131\u011f\u0131 durumlar ortaya \u00e7\u0131kabilir. \u0130\u015fte tam bu noktada, bir LLM’i kendi alan ad\u0131n\u0131za (domain) \u00f6zel verilerle “ince ayar” (fine-tuning) yapmak kritik bir \u00f6neme sahiptir.<\/p>\n
\u0130nce ayar, mevcut bir \u00f6nceden e\u011fitilmi\u015f modeli, belirli bir g\u00f6reve veya veri setine adapte etmek i\u00e7in ek e\u011fitimden ge\u00e7irme s\u00fcrecidir. Bu sayede model, sizin spesifik ihtiya\u00e7lar\u0131n\u0131za daha uygun, daha do\u011fru ve daha alakal\u0131 \u00e7\u0131kt\u0131lar \u00fcretebilir hale gelir. Amazon Bedrock, bu ince ayar s\u00fcrecini olduk\u00e7a eri\u015filebilir ve y\u00f6netilebilir k\u0131lan, tam olarak y\u00f6netilen bir hizmettir. Bedrock \u00fczerinde Anthropic’in Claude gibi son teknoloji modellerini kendi kurumsal verilerinizle e\u011fiterek, m\u00fc\u015fteri hizmetleri, i\u00e7erik olu\u015fturma, teknik destek veya veri analizi gibi alanlarda \u00e7\u0131\u011f\u0131r a\u00e7an uygulamalar geli\u015ftirebilirsiniz. Bu rehberde, Claude modelini Bedrock \u00fczerinde nas\u0131l ince ayar yapaca\u011f\u0131n\u0131z\u0131 ad\u0131m ad\u0131m inceleyece\u011fiz. Amac\u0131m\u0131z, modelinizin sadece “konu\u015fmas\u0131n\u0131” de\u011fil, ayn\u0131 zamanda sizin i\u015finizin “dilini” konu\u015fmas\u0131n\u0131 sa\u011flamakt\u0131r. B\u00f6ylece, hem operasyonel verimlili\u011fi art\u0131racak hem de kullan\u0131c\u0131 deneyimini \u00f6nemli \u00f6l\u00e7\u00fcde iyile\u015ftireceksiniz.<\/p>\n
B\u00fcy\u00fck dil modellerinin (LLM) ve ince ayar\u0131n temel prensiplerini anlamak, bu g\u00fc\u00e7l\u00fc teknolojiyi kendi alan\u0131n\u0131zda ba\u015far\u0131yla uygulaman\u0131z i\u00e7in vazge\u00e7ilmezdir. Amazon Bedrock ise bu s\u00fcreci basitle\u015ftiren ve g\u00fcvenli bir altyap\u0131 sunan anahtar bir hizmettir.<\/p>\n
B\u00fcy\u00fck Dil Modelleri (Large Language Models – LLM), milyarlarca veya trilyonlarca parametreye sahip, devasa metin veri k\u00fcmeleri \u00fczerinde e\u011fitilmi\u015f yapay zeka modelleridir. \u0130nternet \u00fczerindeki kitaplar, makaleler, web siteleri ve di\u011fer metin kaynaklar\u0131 gibi geni\u015f bir yelpazedeki verilerle beslenerek insan dilini anlama, yorumlama ve \u00fcretme yetene\u011fi kazan\u0131rlar. Bu modeller, bir sonraki kelimeyi tahmin etme prensibiyle \u00e7al\u0131\u015f\u0131r; verilen bir ba\u011flamda en olas\u0131 kelime dizisini olu\u015fturarak anlaml\u0131 ve tutarl\u0131 metinler \u00fcretirler. \u00d6rne\u011fin, “G\u00fcne\u015f do\u011funca ku\u015flar…” ifadesini g\u00f6rd\u00fc\u011f\u00fcn\u00fczde, bir LLM bu c\u00fcmlenin “\u00f6tmeye ba\u015flar” veya “uyan\u0131r” gibi devam etme olas\u0131l\u0131\u011f\u0131n\u0131 hesaplar. Bu yetenekleri sayesinde \u00f6zetleme, \u00e7eviri, soru-cevap, i\u00e7erik olu\u015fturma ve hatta kod yazma gibi karma\u015f\u0131k g\u00f6revleri ba\u015far\u0131yla yerine getirebilirler. Ancak, genel e\u011fitim verileri nedeniyle bazen spesifik alanlara \u00f6zg\u00fc jargon, k\u00fclt\u00fcrel n\u00fcanslar veya g\u00fcncel bilgiler konusunda yetersiz kalabilirler.<\/p>\n
\u0130nce ayar (fine-tuning), \u00f6nceden e\u011fitilmi\u015f bir LLM’i, belirli bir g\u00f6rev veya veri k\u00fcmesi \u00fczerinde ek e\u011fitimden ge\u00e7irerek performans\u0131n\u0131 art\u0131rma ve modelin davran\u0131\u015f\u0131n\u0131 \u00f6zelle\u015ftirme s\u00fcrecidir. Genel bir modelin belirli bir alandaki do\u011frulu\u011funu, uygunlu\u011funu ve verimlili\u011fini art\u0131rmak i\u00e7in kritik bir ad\u0131md\u0131r. \u00d6rne\u011fin, bir finans kurumu, genel bir LLM’i kendi finansal raporlar\u0131, m\u00fc\u015fteri ileti\u015fimleri ve pazar analizleri ile ince ayar yaparak, sekt\u00f6r\u00fcne \u00f6zg\u00fc terimleri daha iyi anlamas\u0131n\u0131 ve do\u011fru finansal tahminler yapmas\u0131n\u0131 sa\u011flayabilir. \u0130nce ayar sayesinde model, kurumunuzun ses tonunu, marka kimli\u011fini ve hatta \u015firket i\u00e7i jargonunu \u00f6\u011frenerek daha ki\u015fiselle\u015ftirilmi\u015f ve tutarl\u0131 \u00e7\u0131kt\u0131lar \u00fcretebilir. Bu i\u015flem, genellikle daha k\u00fc\u00e7\u00fck ama \u00e7ok daha spesifik bir veri k\u00fcmesi \u00fczerinde yap\u0131l\u0131r ve modelin mevcut bilgisini yeni bilgilerle birle\u015ftirmesine olanak tan\u0131r. Sonu\u00e7 olarak, ince ayarl\u0131 bir model, genel bir modelden \u00e7ok daha hedefe y\u00f6nelik ve i\u015finize \u00f6zel \u00e7\u00f6z\u00fcmler sunar.<\/p>\n
Amazon Bedrock, \u00f6nde gelen yapay zeka \u015firketlerinin (Anthropic, AI21 Labs, Stability AI, Amazon gibi) b\u00fcy\u00fck dil modellerine (LLM’ler) ve di\u011fer temel modellere (foundation models – FM’ler) tek bir API \u00fczerinden eri\u015fim sa\u011flayan tam olarak y\u00f6netilen bir hizmettir. Bedrock’un en b\u00fcy\u00fck avantajlar\u0131ndan biri, bu modelleri kendi \u00f6zel verilerinizle ince ayar yapma yetene\u011fidir. Model altyap\u0131s\u0131n\u0131 y\u00f6netme, g\u00fcncellemelerle ilgilenme veya \u00f6l\u00e7eklendirme gibi karma\u015f\u0131k i\u015flerle u\u011fra\u015fmak zorunda kalmadan, sadece modelinizi e\u011fitmeye ve kullanmaya odaklanabilirsiniz. Bedrock, g\u00fcvenlik, \u00f6l\u00e7eklenebilirlik ve entegrasyon kolayl\u0131\u011f\u0131 sunarak, LLM’leri kurumsal uygulamalar\u0131n\u0131za dahil etmenizi basitle\u015ftirir. Ayr\u0131ca, modelin ya\u015fam d\u00f6ng\u00fcs\u00fc y\u00f6netimini (e\u011fitim, da\u011f\u0131t\u0131m, izleme) otomatikle\u015ftirir. Bu sayede geli\u015ftiriciler, yenilik\u00e7i yapay zeka uygulamalar\u0131n\u0131 daha h\u0131zl\u0131 bir \u015fekilde hayata ge\u00e7irebilir ve i\u015fletmeler, yapay zeka yeteneklerini daha verimli bir \u015fekilde kullanabilirler.<\/p>\n
Anthropic taraf\u0131ndan geli\u015ftirilen Claude, g\u00fcvenlik ve kullan\u0131\u015fl\u0131l\u0131k odakl\u0131 tasarlanm\u0131\u015f g\u00fc\u00e7l\u00fc bir b\u00fcy\u00fck dil modelidir. Bedrock \u00fczerinde sunulan Claude modelleri, karma\u015f\u0131k metin anlama, yarat\u0131c\u0131 i\u00e7erik \u00fcretimi, \u00f6zetleme ve sohbet gibi geni\u015f bir yelpazedeki g\u00f6revlerde \u00fcst\u00fcn performans sergiler. Claude’un “anayasal yapay zeka” (Constitutional AI) prensipleri \u00fczerine in\u015fa edilmesi, modelin zararl\u0131 veya tarafl\u0131 \u00e7\u0131kt\u0131lar \u00fcretme olas\u0131l\u0131\u011f\u0131n\u0131 azaltmay\u0131 hedefler. Bu \u00f6zellik, \u00f6zellikle hassas verilerle \u00e7al\u0131\u015fan veya etik standartlara y\u00fcksek \u00f6nem veren i\u015fletmeler i\u00e7in b\u00fcy\u00fck bir avantajd\u0131r. Claude’u Bedrock \u00fczerinde ince ayar yaparak, modelin bu do\u011fal yeteneklerini kendi i\u015f alan\u0131n\u0131z\u0131n spesifik ihtiya\u00e7lar\u0131 do\u011frultusunda daha da g\u00fc\u00e7lendirebilirsiniz. Bu, modelin sadece ak\u0131ll\u0131ca yan\u0131tlar vermesini de\u011fil, ayn\u0131 zamanda sizin kurumsal de\u011ferleriniz ve g\u00fcvenlik protokollerinizle uyumlu olmas\u0131n\u0131 sa\u011flar.<\/p>\n
\u0130nce ayar s\u00fcrecinin ba\u015far\u0131s\u0131, b\u00fcy\u00fck \u00f6l\u00e7\u00fcde kulland\u0131\u011f\u0131n\u0131z verinin kalitesine ve do\u011fru formatlanmas\u0131na ba\u011fl\u0131d\u0131r. Kaliteli veri, modelinizin \u00f6\u011frenme yetene\u011fini art\u0131r\u0131rken, k\u00f6t\u00fc veya tutars\u0131z veri yanl\u0131\u015f ve yan\u0131lt\u0131c\u0131 sonu\u00e7lara yol a\u00e7abilir.<\/p>\n
\u0130nce ayar i\u00e7in veri toplama, modelinizin ne kadar etkili olaca\u011f\u0131n\u0131 belirleyen ilk ve en \u00f6nemli ad\u0131md\u0131r. Verilerinizin, modelin \u00f6\u011frenmesini istedi\u011finiz spesifik g\u00f6revleri ve alan ad\u0131n\u0131z\u0131 do\u011fru bir \u015fekilde temsil etmesi gerekir. Ba\u015flang\u0131\u00e7 olarak, kurumunuzdaki mevcut metin tabanl\u0131 kaynaklar\u0131 de\u011ferlendirin. Bunlar, m\u00fc\u015fteri hizmetleri kay\u0131tlar\u0131 (e-postalar, sohbet g\u00fcnl\u00fckleri), \u00fcr\u00fcn k\u0131lavuzlar\u0131, teknik belgeler, \u015firket i\u00e7i bilgi tabanlar\u0131, yasal metinler, t\u0131bbi raporlar, sat\u0131\u015f konu\u015fmalar\u0131 veya pazarlama materyalleri olabilir. M\u00fc\u015fteri geri bildirimleri ve anket sonu\u00e7lar\u0131 da de\u011ferli i\u00e7g\u00f6r\u00fcler sunabilir.<\/p>\n
Veri toplarken, \u00e7e\u015fitlili\u011fe ve yeterli miktara dikkat etmek \u00f6nemlidir. \u00c7ok az veri, modelin genelleme yapmas\u0131n\u0131 zorla\u015ft\u0131r\u0131rken, \u00e7ok fazla ve alakas\u0131z veri modelin odaklanmas\u0131n\u0131 engelleyebilir. Veri kaynaklar\u0131n\u0131z\u0131 belirledikten sonra, ilgili verileri sistematik bir \u015fekilde toplay\u0131n. Bu s\u00fcre\u00e7te, veri gizlili\u011fi ve g\u00fcvenli\u011fi (data privacy and security) konular\u0131na azami \u00f6zen g\u00f6stermelisiniz. \u00d6zellikle hassas ki\u015fisel veriler (personally identifiable information – PII) i\u00e7eren verileri kullan\u0131rken, anonimle\u015ftirme veya maskeleme gibi teknikleri uygulamay\u0131 ihmal etmeyin. Veri toplama stratejiniz, modelinizin \u00f6\u011frenece\u011fi “dilin” ve “bilginin” temelini olu\u015fturacakt\u0131r.<\/p>\n
Amazon Bedrock’ta Claude modellerini ince ayar yapmak i\u00e7in verilerinizi JSONL (JSON Lines) format\u0131nda haz\u0131rlaman\u0131z gerekmektedir. Her sat\u0131r\u0131n ge\u00e7erli bir JSON objesi oldu\u011fu bu format, b\u00fcy\u00fck veri k\u00fcmelerini i\u015flemek i\u00e7in idealdir. Her JSON objesi, modelin \u00f6\u011frenmesini istedi\u011finiz bir giri\u015f (prompt) ve beklenen bir \u00e7\u0131kt\u0131 (completion) \u00e7iftini i\u00e7ermelidir.<\/p>\n
\u00d6rnek bir JSONL sat\u0131r\u0131 \u015fu \u015fekilde g\u00f6r\u00fcnebilir:<\/p>\n
{\"prompt\": \"Bu \u00fcr\u00fcn\u00fcn iade politikas\u0131 nedir?\", \"completion\": \"\u00dcr\u00fcnlerimizi sat\u0131n alma tarihinden itibaren 30 g\u00fcn i\u00e7inde orijinal ambalaj\u0131nda ve fatura ile birlikte iade edebilirsiniz.\"}\n{\"prompt\": \"Hesab\u0131m\u0131 nas\u0131l kapatabilirim?\", \"completion\": \"Hesab\u0131n\u0131z\u0131 kapatmak i\u00e7in m\u00fc\u015fteri hizmetlerimizle ileti\u015fime ge\u00e7meniz gerekmektedir.\"}<\/pre>\n<\/code>\n<\/div>\n
Burada prompt<\/code> alan\u0131, modelin alaca\u011f\u0131 girdiyi, completion<\/code> alan\u0131 ise modelden bekledi\u011finiz do\u011fru \u00e7\u0131kt\u0131y\u0131 temsil eder. Bu \u00e7iftler, modelin belirli bir girdiye nas\u0131l yan\u0131t vermesi gerekti\u011fini \u00f6\u011frenmesini sa\u011flar.<\/p>\nVerilerinizi bu formata d\u00f6n\u00fc\u015ft\u00fcr\u00fcrken dikkat etmeniz gereken baz\u0131 noktalar vard\u0131r:
\n* Tutarl\u0131l\u0131k:<\/strong> T\u00fcm prompt ve completion \u00e7iftleri, modelin \u00f6\u011frenmesini istedi\u011finiz dil ve yap\u0131sal tutarl\u0131l\u0131\u011f\u0131 yans\u0131tmal\u0131d\u0131r.
\n* Netlik:<\/strong> Prompt'lar a\u00e7\u0131k ve anla\u015f\u0131l\u0131r olmal\u0131, completion'lar ise do\u011fru ve eksiksiz yan\u0131tlar i\u00e7ermelidir.
\n* Tekrarlama:<\/strong> Ayn\u0131 prompt'a farkl\u0131 completion'lar vermek modelin kafas\u0131n\u0131 kar\u0131\u015ft\u0131rabilir. Benzer prompt'lar i\u00e7in benzer ve do\u011fru completion'lar sa\u011flay\u0131n.<\/p>\n3.3. Veri Kalitesinin \u00d6nemi ve Temizlik Ad\u0131mlar\u0131<\/h4>\n
Veri kalitesi, ince ayar s\u00fcrecinin en kritik bile\u015fenidir. Kirli, g\u00fcr\u00fclt\u00fcl\u00fc veya tutars\u0131z verilerle e\u011fitilen bir model, istenmeyen davran\u0131\u015flar sergileyebilir veya d\u00fc\u015f\u00fck performans g\u00f6sterebilir. Bu nedenle, verilerinizi \u00f6n i\u015fleme tabi tutmak ve temizlemek hayati \u00f6neme sahiptir.<\/p>\n
Veri temizli\u011fi ad\u0131mlar\u0131 \u015funlar\u0131 i\u00e7erebilir:
\n* G\u00fcr\u00fclt\u00fc Giderme:<\/strong> Gereksiz karakterler, HTML etiketleri, URL'ler veya di\u011fer alakas\u0131z metinleri kald\u0131r\u0131n.
\n* Yaz\u0131m ve Dilbilgisi D\u00fczeltmeleri:<\/strong> Verilerinizdeki yaz\u0131m hatalar\u0131n\u0131 ve dilbilgisi yanl\u0131\u015flar\u0131n\u0131 d\u00fczeltin. Model, e\u011fitildi\u011fi verilerdeki hatalar\u0131 \u00f6\u011frenme e\u011filimindedir.
\n* Tekrarlanan Verilerin Kald\u0131r\u0131lmas\u0131:<\/strong> Ayn\u0131 veya \u00e7ok benzer prompt-completion \u00e7iftlerini veri setinizden \u00e7\u0131kar\u0131n. Bu, modelin gereksiz yere ayn\u0131 \u015feyi tekrar tekrar \u00f6\u011frenmesini engeller.
\n* Anonimle\u015ftirme:<\/strong> Hassas ki\u015fisel bilgileri (isimler, adresler, telefon numaralar\u0131 vb.) anonimle\u015ftirin veya maskeleyin. Bu, hem gizlilik d\u00fczenlemelerine uyumu sa\u011flar hem de modelin bu t\u00fcr bilgileri yanl\u0131\u015fl\u0131kla if\u015fa etmesini \u00f6nler.
\n* Tutarl\u0131l\u0131k Sa\u011flama:<\/strong> Benzer anlamlara sahip ancak farkl\u0131 \u015fekillerde ifade edilmi\u015f terimleri standartla\u015ft\u0131r\u0131n. \u00d6rne\u011fin, \"M\u00fc\u015fteri Hizmetleri\", \"M\u00fc\u015fteri Destek\" ve \"CS\" gibi ifadeleri tek bir standart terime d\u00f6n\u00fc\u015ft\u00fcr\u00fcn.
\n* Dengesiz Veri K\u00fcmelerini Y\u00f6netme:<\/strong> E\u011fer belirli bir t\u00fcr prompt i\u00e7in \u00e7ok az veriniz varsa, sentetik veri \u00fcretimi veya veri art\u0131rma (data augmentation) tekniklerini d\u00fc\u015f\u00fcnebilirsiniz.<\/p>\nBu ad\u0131mlar, modelinizin daha temiz, daha do\u011fru ve daha g\u00fcvenilir bir veri k\u00fcmesi \u00fczerinde e\u011fitilmesini sa\u011flayarak, ince ayar s\u00fcrecinden elde edece\u011finiz sonu\u00e7lar\u0131n kalitesini do\u011frudan etkileyecektir.<\/p>\n
3.4. Verilerinizi Amazon S3'e G\u00fcvenle Y\u00fckleme<\/h4>\n
\u0130nce ayar i\u00e7in haz\u0131rlad\u0131\u011f\u0131n\u0131z JSONL format\u0131ndaki veri dosyan\u0131z\u0131 Amazon S3 (Simple Storage Service) hizmetine y\u00fcklemeniz gerekmektedir. S3, y\u00fcksek \u00f6l\u00e7eklenebilirlik, veri dayan\u0131kl\u0131l\u0131\u011f\u0131 ve g\u00fcvenlik sunan bir depolama \u00e7\u00f6z\u00fcm\u00fcd\u00fcr.<\/p>\n
Verilerinizi S3'e y\u00fcklemek i\u00e7in a\u015fa\u011f\u0131daki ad\u0131mlar\u0131 izleyebilirsiniz:
\n1. S3 Kovas\u0131 (Bucket) Olu\u015fturma:<\/strong> AWS Y\u00f6netim Konsolu'na giri\u015f yap\u0131n, S3 hizmetine gidin ve verilerinizi depolayaca\u011f\u0131n\u0131z bir kova olu\u015fturun. Kovan\u0131z\u0131n ad\u0131n\u0131n benzersiz oldu\u011fundan ve do\u011fru AWS B\u00f6lgesinde (Region) bulundu\u011fundan emin olun.
\n2. Eri\u015fim \u0130zinlerini Ayarlama:<\/strong> Kovan\u0131za ve i\u00e7indeki verilere eri\u015fim i\u00e7in uygun IAM (Identity and Access Management) izinlerini ayarlay\u0131n. Bedrock hizmetinin bu verilere eri\u015febilmesi i\u00e7in gerekli izinlere sahip bir IAM rol\u00fc tan\u0131mlaman\u0131z gerekecektir. Genellikle, Bedrock hizmet rol\u00fcn\u00fcz\u00fcn S3 kovan\u0131zdaki verilere s3:GetObject<\/code> ve s3:ListBucket<\/code> izinlerine sahip olmas\u0131 yeterlidir.
\n3. Veri Dosyas\u0131n\u0131 Y\u00fckleme:<\/strong> JSONL dosyan\u0131z\u0131 S3 kovan\u0131za y\u00fckleyin. Dosya ad\u0131n\u0131n anla\u015f\u0131l\u0131r ve benzersiz oldu\u011fundan emin olun. \u00d6rne\u011fin, claude-finetune-data-v1.jsonl<\/code>.<\/p>\n\n# AWS CLI kullanarak S3'e dosya y\u00fckleme \u00f6rne\u011fi\naws s3 cp claude-finetune-data.jsonl s3:\/\/your-bedrock-finetune-bucket\/input\/claude-finetune-data.jsonl<\/pre>\n<\/code>\n<\/div>\n
Bu ad\u0131mlar tamamland\u0131\u011f\u0131nda, ince ayar s\u00fcrecine ba\u015flamak i\u00e7in veri setiniz haz\u0131r hale gelmi\u015f olacakt\u0131r. Verilerinizin S3'te g\u00fcvenli bir \u015fekilde saklanmas\u0131, hem veri b\u00fct\u00fcnl\u00fc\u011f\u00fcn\u00fc korur hem de Bedrock'un verilere kolayca eri\u015fmesini sa\u011flar.<\/p>\n
4. Amazon Bedrock \u00dczerinde Claude'u \u0130nce Ayarlama: Ad\u0131m Ad\u0131m Uygulama Rehberi<\/h3>\n
Veri haz\u0131rl\u0131\u011f\u0131 tamamland\u0131ktan sonra, Amazon Bedrock \u00fczerinde Claude modelinizi ince ayar yapmaya haz\u0131rs\u0131n\u0131z. Bu b\u00f6l\u00fcm, s\u00fcreci ad\u0131m ad\u0131m a\u00e7\u0131klayacak ve programatik olarak nas\u0131l yapabilece\u011finize dair kod \u00f6rnekleri sunacakt\u0131r.<\/p>\n
4.1. AWS Konsolu \u00dczerinden \u0130nce Ayar \u0130\u015flemini Ba\u015flatma<\/h4>\n
AWS Y\u00f6netim Konsolu \u00fczerinden ince ayar i\u015flemini ba\u015flatmak olduk\u00e7a basittir:
\n1. Bedrock Hizmetine Eri\u015fim:<\/strong> AWS Konsolu'na giri\u015f yap\u0131n ve \"Amazon Bedrock\" hizmetini aratarak eri\u015fin.
\n2. \"Custom models\" B\u00f6l\u00fcm\u00fcne Gitme:<\/strong> Sol men\u00fcden \"Custom models\" (\u00d6zel modeller) veya \"Model customization\" (Model \u00f6zelle\u015ftirme) se\u00e7ene\u011fine t\u0131klay\u0131n.
\n3. Yeni Model Olu\u015fturma:<\/strong> \"Create custom model\" (\u00d6zel model olu\u015ftur) d\u00fc\u011fmesine t\u0131klay\u0131n.
\n4. Model Ayarlar\u0131n\u0131 Yap\u0131land\u0131rma:<\/strong>
\n * Model Name (Model Ad\u0131):<\/strong> \u00d6zel modeliniz i\u00e7in benzersiz bir ad girin (\u00f6rne\u011fin, my-domain-claude-v1<\/code>).
\n * Base Model (Temel Model):<\/strong> \u0130nce ayar yapmak istedi\u011finiz Claude modelini se\u00e7in (\u00f6rne\u011fin, Claude 3 Sonnet<\/code>, Claude 3 Haiku<\/code>).
\n * Training Data (E\u011fitim Verisi):<\/strong> S3'e y\u00fckledi\u011finiz JSONL dosyan\u0131z\u0131n yolunu belirtin (\u00f6rne\u011fin, s3:\/\/your-bedrock-finetune-bucket\/input\/claude-finetune-data.jsonl<\/code>).
\n * Output S3 Location (\u00c7\u0131kt\u0131 S3 Konumu):<\/strong> E\u011fitim \u00e7\u0131kt\u0131lar\u0131n\u0131n (loglar, checkpoint'ler) depolanaca\u011f\u0131 bir S3 yolu belirtin (\u00f6rne\u011fin, s3:\/\/your-bedrock-finetune-bucket\/output\/<\/code>).
\n * Hyperparameters (Hiperparametreler):<\/strong> E\u011fitim s\u00fcrecini optimize etmek i\u00e7in hiperparametreleri ayarlay\u0131n. Bedrock, varsay\u0131lan de\u011ferler sunar ancak bunlar\u0131 kendi ihtiya\u00e7lar\u0131n\u0131za g\u00f6re \u00f6zelle\u015ftirebilirsiniz. Bu konuyu bir sonraki b\u00f6l\u00fcmde daha detayl\u0131 ele alaca\u011f\u0131z.
\n * Service Access (Hizmet Eri\u015fimi):<\/strong> Bedrock'un S3 verilerinize eri\u015febilmesi i\u00e7in gerekli IAM rol\u00fcn\u00fc se\u00e7in veya yeni bir rol olu\u015fturun. Bu rol\u00fcn S3 kovan\u0131z i\u00e7in uygun okuma ve yazma izinlerine sahip oldu\u011fundan emin olun.
\n5. \u0130nce Ayar \u0130\u015fini Ba\u015flatma:<\/strong> T\u00fcm ayarlar\u0131 g\u00f6zden ge\u00e7irdikten sonra \"Create custom model\" d\u00fc\u011fmesine t\u0131klayarak ince ayar i\u015flemini ba\u015flat\u0131n. \u0130\u015flem durumu konsolda takip edilebilir.<\/p>\n4.2. E\u011fitim Parametrelerinin Belirlenmesi: En \u0130yi Sonu\u00e7lar \u0130\u00e7in \u0130pu\u00e7lar\u0131<\/h4>\n
E\u011fitim parametreleri veya hiperparametreler, modelin \u00f6\u011frenme s\u00fcrecini do\u011frudan etkileyen ayarlard\u0131r. Do\u011fru yap\u0131land\u0131rma, modelinizin performans\u0131n\u0131 \u00f6nemli \u00f6l\u00e7\u00fcde art\u0131rabilir. Bedrock'ta genellikle ayarlayabilece\u011finiz temel parametreler \u015funlard\u0131r:<\/p>\n
* Epochs (D\u00f6nemler):<\/strong> Modelin t\u00fcm e\u011fitim veri setini ka\u00e7 kez g\u00f6rece\u011fini belirtir. \u00c7ok az epoch, modelin yetersiz \u00f6\u011frenmesine (underfitting) yol a\u00e7abilirken, \u00e7ok fazla epoch ise a\u015f\u0131r\u0131 \u00f6\u011frenmeye (overfitting) neden olabilir. Genellikle 1 ila 5 epoch aras\u0131nda bir de\u011ferle ba\u015flamak iyi bir fikirdir.
\n* Batch Size (K\u00fcme Boyutu):<\/strong> Modelin a\u011f\u0131rl\u0131klar\u0131n\u0131 g\u00fcncellemeden \u00f6nce ka\u00e7 \u00f6rnek \u00fczerinde tahmin yapaca\u011f\u0131n\u0131 belirtir. Daha b\u00fcy\u00fck k\u00fcme boyutlar\u0131 e\u011fitimi h\u0131zland\u0131rabilir ancak daha fazla bellek gerektirir. Daha k\u00fc\u00e7\u00fck k\u00fcme boyutlar\u0131 ise daha kararl\u0131 bir \u00f6\u011frenme sa\u011flayabilir.
\n* Learning Rate (\u00d6\u011frenme Oran\u0131):<\/strong> Modelin her ad\u0131mda a\u011f\u0131rl\u0131klar\u0131n\u0131 ne kadar de\u011fi\u015ftirece\u011fini belirleyen bir fakt\u00f6rd\u00fcr. Y\u00fcksek \u00f6\u011frenme oran\u0131 h\u0131zl\u0131 ancak dengesiz \u00f6\u011frenmeye, d\u00fc\u015f\u00fck \u00f6\u011frenme oran\u0131 ise yava\u015f ancak daha istikrarl\u0131 \u00f6\u011frenmeye yol a\u00e7abilir. Genellikle \u00e7ok k\u00fc\u00e7\u00fck bir de\u011ferle (\u00f6rne\u011fin, 1e-5 veya 2e-5) ba\u015flamak \u00f6nerilir.<\/p>\nBu parametreler i\u00e7in \"en iyi\" de\u011ferler, veri setinizin b\u00fcy\u00fckl\u00fc\u011f\u00fcne, karma\u015f\u0131kl\u0131\u011f\u0131na ve temel modelinize ba\u011fl\u0131 olarak de\u011fi\u015fir. Genellikle, farkl\u0131 kombinasyonlar\u0131 deneyerek (hiperparametre optimizasyonu) en uygun ayarlar\u0131 bulman\u0131z gerekir. Bedrock, bu parametreler i\u00e7in varsay\u0131lan de\u011ferler sunar ve \u00e7o\u011fu ba\u015flang\u0131\u00e7 senaryosu i\u00e7in bunlar yeterli olabilir. Ancak daha ileri d\u00fczey optimizasyonlar i\u00e7in, k\u00fc\u00e7\u00fck de\u011fi\u015fikliklerle denemeler yapmak faydal\u0131d\u0131r.<\/p>\n
4.3. Boto3 ile Programatik \u0130nce Ayar \u0130\u015flemi<\/h4>\n
AWS SDK's\u0131 Boto3'\u00fc kullanarak ince ayar i\u015flemini Python kodunuzdan programatik olarak ba\u015flatabilirsiniz. Bu, otomasyon ve CI\/CD s\u00fcre\u00e7lerine entegrasyon i\u00e7in idealdir.<\/p>\n
\u00d6ncelikle, Boto3'\u00fc y\u00fckledi\u011finizden ve AWS kimlik bilgilerinizin yap\u0131land\u0131r\u0131ld\u0131\u011f\u0131ndan emin olun.<\/p>\n
\nimport boto3\n\n# Bedrock client'\u0131n\u0131 ba\u015flat\nbedrock_client = boto3.client(\n service_name='bedrock',\n region_name='us-east-1' # Kendi b\u00f6lgenizi buraya yaz\u0131n\n)\n\n# \u0130nce ayar i\u015fini ba\u015flatmak i\u00e7in parametreler\ntraining_job_name = \"my-domain-claude-finetune-job-v1\"\nbase_model_id = \"arn:aws:bedrock:us-east-1::foundation-model\/anthropic.claude-3-sonnet-20240229-v1:0\" # Claude Sonnet'\u0131n ARN'si\ncustom_model_name = \"MyDomainClaudeModelV1\"\ntraining_data_s3_uri = \"s3:\/\/your-bedrock-finetune-bucket\/input\/claude-finetune-data.jsonl\"\noutput_data_s3_uri = \"s3:\/\/your-bedrock-finetune-bucket\/output\/\"\nrole_arn = \"arn:aws:iam::123456789012:role\/BedrockFineTuneRole\" # IAM rol\u00fcn\u00fcz\u00fcn ARN'si\n\ntry:\n response = bedrock_client.create_model_customization_job(\n jobName=training_job_name,\n customModelName=custom_model_name,\n baseModelIdentifier=base_model_id,\n roleArn=role_arn,\n trainingDataConfig={\n 's3Uri': training_data_s3_uri\n },\n outputDataConfig={\n 's3Uri': output_data_s3_uri\n },\n hyperParameters={\n 'epochCount': '3', # String olarak g\u00f6nderilmeli\n 'batchSize': '1',\n 'learningRate': '0.00002'\n },\n # tags=[\n # {'key': 'Project', 'value': 'DomainSpecificAI'},\n # ]\n )\n print(f\"\u0130nce ayar i\u015fi ba\u015flat\u0131ld\u0131: {response['jobArn']}\")\n print(f\"\u0130\u015f durumu: {response['status']}\")\n\nexcept Exception as e:\n print(f\"\u0130nce ayar i\u015fi ba\u015flat\u0131l\u0131rken hata olu\u015ftu: {e}\")<\/pre>\n<\/code>\n<\/div>\n
Bu kod par\u00e7ac\u0131\u011f\u0131, create_model_customization_job<\/code> API \u00e7a\u011fr\u0131s\u0131n\u0131 kullanarak bir ince ayar i\u015fi ba\u015flat\u0131r. baseModelIdentifier<\/code> i\u00e7in do\u011fru Claude modelinin ARN'sini (Amazon Resource Name) kullanman\u0131z<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"Claude’u Amazon Bedrock \u00dczerinde Alan Ad\u0131n\u0131za \u00d6zel Nas\u0131l \u0130nce Ayarlars\u0131n\u0131z?","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"csco_page_header_type":"","csco_page_load_nextpost":"","csco_page_subscribe_form":"","csco_page_contact_form":"","footnotes":""},"categories":[1],"tags":[],"class_list":{"0":"post-41415","1":"post","2":"type-post","3":"status-publish","4":"format-standard","6":"category-genel","7":"cs-entry","8":"cs-video-wrap"},"yoast_head":"\nClaude'u Amazon Bedrock \u00dczerinde Alan Ad\u0131n\u0131za \u00d6zel Nas\u0131l \u0130nce Ayarlars\u0131n\u0131z? - Kodlar\u0131n Gizemli D\u00fcnyas\u0131<\/title>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/claudeu-amazon-bedrock-uzerinde-alan-adiniza-ozel-nasil-ince-ayarlarsiniz\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"tr_TR\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"Claude'u Amazon Bedrock \u00dczerinde Alan Ad\u0131n\u0131za \u00d6zel Nas\u0131l \u0130nce Ayarlars\u0131n\u0131z?\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"Claude'u Amazon Bedrock \u00dczerinde Alan Ad\u0131n\u0131za \u00d6zel Nas\u0131l \u0130nce Ayarlars\u0131n\u0131z?\" \/>\n<meta property=\"og:url\" content=\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/claudeu-amazon-bedrock-uzerinde-alan-adiniza-ozel-nasil-ince-ayarlarsiniz\/\" \/>\n<meta property=\"og:site_name\" content=\"Kodlar\u0131n Gizemli D\u00fcnyas\u0131\" \/>\n<meta property=\"article:published_time\" content=\"2026-04-25T06:01:43+00:00\" \/>\n<meta name=\"author\" content=\"Fatih Soysal\" \/>\n<meta name=\"twitter:card\" content=\"summary_large_image\" \/>\n<meta name=\"twitter:label1\" content=\"Yazan:\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data1\" content=\"Fatih Soysal\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:label2\" content=\"Tahmini okuma s\u00fcresi\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data2\" content=\"15 dakika\" \/>\n<script type=\"application\/ld+json\" class=\"yoast-schema-graph\">{\"@context\":\"https:\/\/schema.org\",\"@graph\":[{\"@type\":\"Article\",\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/claudeu-amazon-bedrock-uzerinde-alan-adiniza-ozel-nasil-ince-ayarlarsiniz\/#article\",\"isPartOf\":{\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/claudeu-amazon-bedrock-uzerinde-alan-adiniza-ozel-nasil-ince-ayarlarsiniz\/\"},\"author\":{\"name\":\"Fatih Soysal\",\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/002a254750921dcfd568a99e48240dd1\"},\"headline\":\"Claude’u Amazon Bedrock \u00dczerinde Alan Ad\u0131n\u0131za \u00d6zel Nas\u0131l \u0130nce Ayarlars\u0131n\u0131z?\",\"datePublished\":\"2026-04-25T06:01:43+00:00\",\"mainEntityOfPage\":{\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/claudeu-amazon-bedrock-uzerinde-alan-adiniza-ozel-nasil-ince-ayarlarsiniz\/\"},\"wordCount\":2868,\"commentCount\":0,\"publisher\":{\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/002a254750921dcfd568a99e48240dd1\"},\"inLanguage\":\"tr\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"CommentAction\",\"name\":\"Comment\",\"target\":[\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/claudeu-amazon-bedrock-uzerinde-alan-adiniza-ozel-nasil-ince-ayarlarsiniz\/#respond\"]}],\"copyrightYear\":\"2026\",\"copyrightHolder\":{\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#organization\"}},{\"@type\":\"WebPage\",\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/claudeu-amazon-bedrock-uzerinde-alan-adiniza-ozel-nasil-ince-ayarlarsiniz\/\",\"url\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/claudeu-amazon-bedrock-uzerinde-alan-adiniza-ozel-nasil-ince-ayarlarsiniz\/\",\"name\":\"Claude'u Amazon Bedrock \u00dczerinde Alan Ad\u0131n\u0131za \u00d6zel Nas\u0131l \u0130nce Ayarlars\u0131n\u0131z? - Kodlar\u0131n Gizemli D\u00fcnyas\u0131\",\"isPartOf\":{\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#website\"},\"datePublished\":\"2026-04-25T06:01:43+00:00\",\"breadcrumb\":{\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/claudeu-amazon-bedrock-uzerinde-alan-adiniza-ozel-nasil-ince-ayarlarsiniz\/#breadcrumb\"},\"inLanguage\":\"tr\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"ReadAction\",\"target\":[\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/claudeu-amazon-bedrock-uzerinde-alan-adiniza-ozel-nasil-ince-ayarlarsiniz\/\"]}]},{\"@type\":\"BreadcrumbList\",\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/claudeu-amazon-bedrock-uzerinde-alan-adiniza-ozel-nasil-ince-ayarlarsiniz\/#breadcrumb\",\"itemListElement\":[{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":1,\"name\":\"Anasayfa\",\"item\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/\"},{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":2,\"name\":\"Claude’u Amazon Bedrock \u00dczerinde Alan Ad\u0131n\u0131za \u00d6zel Nas\u0131l \u0130nce Ayarlars\u0131n\u0131z?\"}]},{\"@type\":\"WebSite\",\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#website\",\"url\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/\",\"name\":\"Fatihsoysal.com\",\"description\":\"Blog - Yaz\u0131l\u0131m D\u00fcnyas\u0131 Tecr\u00fcbelerim\",\"publisher\":{\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/002a254750921dcfd568a99e48240dd1\"},\"potentialAction\":[{\"@type\":\"SearchAction\",\"target\":{\"@type\":\"EntryPoint\",\"urlTemplate\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/?s={search_term_string}\"},\"query-input\":{\"@type\":\"PropertyValueSpecification\",\"valueRequired\":true,\"valueName\":\"search_term_string\"}}],\"inLanguage\":\"tr\"},{\"@type\":[\"Person\",\"Organization\"],\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/002a254750921dcfd568a99e48240dd1\",\"name\":\"Fatih Soysal\",\"image\":{\"@type\":\"ImageObject\",\"inLanguage\":\"tr\",\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/image\/\",\"url\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2024\/04\/cropped-replicate-prediction-3kgg1hgjn5rgp0cf0p5tr0jw7w-1.png\",\"contentUrl\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2024\/04\/cropped-replicate-prediction-3kgg1hgjn5rgp0cf0p5tr0jw7w-1.png\",\"width\":512,\"height\":512,\"caption\":\"Fatih Soysal\"},\"logo\":{\"@id\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/image\/\"},\"description\":\"Kullan\u0131m ve kodlama m\u00fckemmeliyetini odak alan uygulamalar olu\u015fturma deneyimine sahip, profesyonel olarak 15+ y\u0131l \u00fczeri deneyime sahip bir yaz\u0131l\u0131m m\u00fchendisi.\",\"url\":\"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/author\/fatihsoysal\/\"}]}<\/script>\n<!-- \/ Yoast SEO Premium plugin. -->","yoast_head_json":{"title":"Claude'u Amazon Bedrock \u00dczerinde Alan Ad\u0131n\u0131za \u00d6zel Nas\u0131l \u0130nce Ayarlars\u0131n\u0131z? - Kodlar\u0131n Gizemli D\u00fcnyas\u0131","robots":{"index":"index","follow":"follow","max-snippet":"max-snippet:-1","max-image-preview":"max-image-preview:large","max-video-preview":"max-video-preview:-1"},"canonical":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/claudeu-amazon-bedrock-uzerinde-alan-adiniza-ozel-nasil-ince-ayarlarsiniz\/","og_locale":"tr_TR","og_type":"article","og_title":"Claude'u Amazon Bedrock \u00dczerinde Alan Ad\u0131n\u0131za \u00d6zel Nas\u0131l \u0130nce Ayarlars\u0131n\u0131z?","og_description":"Claude'u Amazon Bedrock \u00dczerinde Alan Ad\u0131n\u0131za \u00d6zel Nas\u0131l \u0130nce Ayarlars\u0131n\u0131z?","og_url":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/claudeu-amazon-bedrock-uzerinde-alan-adiniza-ozel-nasil-ince-ayarlarsiniz\/","og_site_name":"Kodlar\u0131n Gizemli D\u00fcnyas\u0131","article_published_time":"2026-04-25T06:01:43+00:00","author":"Fatih Soysal","twitter_card":"summary_large_image","twitter_misc":{"Yazan:":"Fatih Soysal","Tahmini okuma s\u00fcresi":"15 dakika"},"schema":{"@context":"https:\/\/schema.org","@graph":[{"@type":"Article","@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/claudeu-amazon-bedrock-uzerinde-alan-adiniza-ozel-nasil-ince-ayarlarsiniz\/#article","isPartOf":{"@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/claudeu-amazon-bedrock-uzerinde-alan-adiniza-ozel-nasil-ince-ayarlarsiniz\/"},"author":{"name":"Fatih Soysal","@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/002a254750921dcfd568a99e48240dd1"},"headline":"Claude’u Amazon Bedrock \u00dczerinde Alan Ad\u0131n\u0131za \u00d6zel Nas\u0131l \u0130nce Ayarlars\u0131n\u0131z?","datePublished":"2026-04-25T06:01:43+00:00","mainEntityOfPage":{"@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/claudeu-amazon-bedrock-uzerinde-alan-adiniza-ozel-nasil-ince-ayarlarsiniz\/"},"wordCount":2868,"commentCount":0,"publisher":{"@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/002a254750921dcfd568a99e48240dd1"},"inLanguage":"tr","potentialAction":[{"@type":"CommentAction","name":"Comment","target":["https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/claudeu-amazon-bedrock-uzerinde-alan-adiniza-ozel-nasil-ince-ayarlarsiniz\/#respond"]}],"copyrightYear":"2026","copyrightHolder":{"@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#organization"}},{"@type":"WebPage","@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/claudeu-amazon-bedrock-uzerinde-alan-adiniza-ozel-nasil-ince-ayarlarsiniz\/","url":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/claudeu-amazon-bedrock-uzerinde-alan-adiniza-ozel-nasil-ince-ayarlarsiniz\/","name":"Claude'u Amazon Bedrock \u00dczerinde Alan Ad\u0131n\u0131za \u00d6zel Nas\u0131l \u0130nce Ayarlars\u0131n\u0131z? - Kodlar\u0131n Gizemli D\u00fcnyas\u0131","isPartOf":{"@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#website"},"datePublished":"2026-04-25T06:01:43+00:00","breadcrumb":{"@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/claudeu-amazon-bedrock-uzerinde-alan-adiniza-ozel-nasil-ince-ayarlarsiniz\/#breadcrumb"},"inLanguage":"tr","potentialAction":[{"@type":"ReadAction","target":["https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/claudeu-amazon-bedrock-uzerinde-alan-adiniza-ozel-nasil-ince-ayarlarsiniz\/"]}]},{"@type":"BreadcrumbList","@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/claudeu-amazon-bedrock-uzerinde-alan-adiniza-ozel-nasil-ince-ayarlarsiniz\/#breadcrumb","itemListElement":[{"@type":"ListItem","position":1,"name":"Anasayfa","item":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/"},{"@type":"ListItem","position":2,"name":"Claude’u Amazon Bedrock \u00dczerinde Alan Ad\u0131n\u0131za \u00d6zel Nas\u0131l \u0130nce Ayarlars\u0131n\u0131z?"}]},{"@type":"WebSite","@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#website","url":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/","name":"Fatihsoysal.com","description":"Blog - Yaz\u0131l\u0131m D\u00fcnyas\u0131 Tecr\u00fcbelerim","publisher":{"@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/002a254750921dcfd568a99e48240dd1"},"potentialAction":[{"@type":"SearchAction","target":{"@type":"EntryPoint","urlTemplate":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/?s={search_term_string}"},"query-input":{"@type":"PropertyValueSpecification","valueRequired":true,"valueName":"search_term_string"}}],"inLanguage":"tr"},{"@type":["Person","Organization"],"@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/002a254750921dcfd568a99e48240dd1","name":"Fatih Soysal","image":{"@type":"ImageObject","inLanguage":"tr","@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/image\/","url":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2024\/04\/cropped-replicate-prediction-3kgg1hgjn5rgp0cf0p5tr0jw7w-1.png","contentUrl":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-content\/uploads\/2024\/04\/cropped-replicate-prediction-3kgg1hgjn5rgp0cf0p5tr0jw7w-1.png","width":512,"height":512,"caption":"Fatih Soysal"},"logo":{"@id":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/#\/schema\/person\/image\/"},"description":"Kullan\u0131m ve kodlama m\u00fckemmeliyetini odak alan uygulamalar olu\u015fturma deneyimine sahip, profesyonel olarak 15+ y\u0131l \u00fczeri deneyime sahip bir yaz\u0131l\u0131m m\u00fchendisi.","url":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/author\/fatihsoysal\/"}]}},"yoast_meta":{"yoast_wpseo_title":"","yoast_wpseo_metadesc":"","yoast_wpseo_canonical":""},"amp_enabled":true,"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/41415","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=41415"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/41415\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=41415"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=41415"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/fatihsoysal.com\/blog\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=41415"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}